人工知能 活用事例
- 3. AI Sensors✖️
巨人 AMAZON 動き出す
その名も AMAZON GO!
そんなサービス? 近未来スーパー
キーワードは? Just Walk Out
参考動画 youtube
https://youtu.be/NrmMk1Myrxc
- 4. ① 専用 APP を出入り口でかざす
② 欲しい商品を手に取る
③ 店から出る
④ レシートが APP に届く
簡単に言うと。。。
- 7. AMAZON GO AI✖️
Amazon Rekognition
ディープラーニング形式の画像と顔認識サービスで画像を検出
↓ つまり
何人写っているかや、顔認識、感情、
メガネをかけているかなどが判別できる。
また、二つの顔を比較して一致しているかも判別可能
↓ つまり
- 9. Amazon AI Others
Amazon Polly
テキストを音声に変換するスピーチサービス
一連のテキストデータ、
抑揚なども含めて音声で再生することができ、
24 の言語にまたがる 47 のリアルな声が含まれる。
Amazon LEX
自然言語の認識サービス
音声をテキストに変える自動音声認識技術と、
テキストの意図を認識するための自然言語理解音声データ
自然会話型ボットを素早く簡単に作成することができる。
Editor's Notes
- AI → 機械学習 → ニューラルネットワーク
機械学習
世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から傾向を学習し、判断や予測を行うアルゴリズム。
ニューラルネットワーク
人間の脳の生物学的仕組みを利用
ニューロン(脳の神経細胞)間のあらゆる相互接続
ニューラルネットワークを大幅に拡大し、層とニューロン
を増やして、膨大なデータをシステムで処理する。
こうしたニューラルネットワークを使った機械学習をディープラーニングと言う。
神経細胞は種類ごとに集まって層を作ることにより、高度な情報処理を可能する。
人間の脳
パターン認識:音楽や画像から意味のある情報を選別する
ex.FBに料理を投稿し、
それがどんな料理かなんの材料を使っているかがわかる
ex.リアルタイム翻訳
音声入力をテキストに変換し、さらに音声に変換して出力する
データマイニング:大量のデータから相関関係やパターンなどを探す
コンピューターの認識方法
画像を文字や画像、数字などの複数の要素に分解し、それぞれをGPUなどの演算処理で解析する。この場合、複数の要素を同時に解析する必要があり、ニューラルネットワークを使用する。
ニューラルネットワークは入力・中間・出力層の3つに分かれる。
ニューラルネットワークはこの中間層を増やし、複数段階で認識を繰り返し、形状や色、質感などの特徴を抽出していく。
中間層が複数そうになり処理するため、ディープラーニングという。